Bir veri bilimcisi, yaklaşık 10 milyon satır ve 10 özelliğe sahip istihdam verilerini analiz ediyor. Gelir ve yaş dağılımlarının her ikisi de sağa çarpık. Çarpıklığı düzeltmeye hangi özellik dönüşümleri yardımcı olur? (İki tane seçin.)
Bir cevap seçin
Cevabınızı kontrol etmek için bir seçeneğe dokunun.
Doğru cevap: Sayısal değerleri gruplama (binning), Logaritmik bir dönüşüm uygulama.
Neden bu cevap
Sağa çarpık dağılımları düzeltmek için logaritmik dönüşüm (logarithmic transformation) yaygın ve etkili bir yöntemdir. Büyük değerleri sıkıştırarak dağılımı daha simetrik hale getirir. Sayısal değerleri gruplama (binning) da çarpıklığı azaltabilir, çünkü verileri belirli aralıklara bölerek aşırı uç değerlerin etkisini yumuşatır ve dağılımın şeklini değiştirebilir. Cross-validation bir model değerlendirme tekniğidir, özellik dönüşümü değildir. Yüksek dereceli bir polinom dönüşümü genellikle çarpıklığı düzeltmekten ziyade doğrusal olmayan ilişkileri yakalamak için kullanılır ve çarpıklığı daha da kötüleştirebilir. Kategorik değişkenleri one-hot encoding ile kodlama, kategorik verileri işlemek için kullanılır, sayısal dağılım çarpıklığıyla ilgisi yoktur.
Sonsuz cevap arayışı olmadan sınavınızı geçin
Bu sınav için her doğrulanmış soruyu ve açıklamayı tek bir yerde edinin ve saatlerce süren hazırlıktan tasarruf edin. 1.000'den fazla sertifika · 20'den fazla dil · ücretsiz başlayın.
Sınavınızı daha hızlı geçin → Kart gerekmez